数据预聚合通过存储从原始、详细数据中派生的预计算汇总信息（如总和、计数、平均值）来提高查询性能。系统无需在查询时扫描大量详细记录，而是可以快速检索这些紧凑的预计算聚合数据。这在商业智能（BI）、分析仪表板和大规模数据分析中至关重要，因为用户经常需要汇总的见解，而非单个记录。

　　电商行业最佳实时数据处理系统其核心原则是在数据加载或计划处理（如ETL/ELT作业）期间计算聚合，并将其单独存储。关键特性包括大幅减少扫描的数据量（I/O）、最小化查询期间的复杂计算（CPU），以及优化存储以适应读密集型聚合工作负载。这种方法从根本上加速了涉及分组（GROUP BY）和聚合函数的联机分析处理（OLAP）查询，使交互式数据探索成为可能。

　　要实施数据预聚合，需识别涉及分组和聚合的频繁、运行缓慢的分析查询。定义所需的聚合级别（如时间、类别等维度）和度量值（如总和、计数等）。在数据摄取或刷新周期中创建物化视图、聚合表，或利用数据库功能（如cube/rollup）。这通过为决策提供更快的见解、提高仪表板响应速度、减少生产数据库的查询负载以及降低基础设施成本，从而带来显著的业务价值。